Стрічка новин про штучний інтелект і машинне навчання

Головні новини та публікації щодня! Будьте на крок попереду: дізнавайтеся першими про нові ідеї, тренди та інновації у сфері технологій

Представляємо списки пріоритетів для навчання моделям штучного інтелекту в Amazon SageMaker.

Amazon SageMaker AI представляє функцію "списки уподобань інстансів", яка дозволяє користувачам вказувати бажані варіанти графічних процесорів (GPU) для швидшого забезпечення ресурсів за запитом. Ця функція спрощує процес подання завдань, зменшує час очікування та підвищує ефективність використання ресурсів для розробки моделей штучного інтелекту.

Налаштування штучного інтелекту: спектр можливостей.

Дізнайтеся, як вибрати правильний підхід до використання генеративного штучного інтелекту на платформі AWS, від використання готових моделей до навчання власних. Уникайте дорогих помилок за допомогою структури прийняття рішень у 8 кроків, починаючи з найпростішого методу і поступово переходячи до складніших.

Перетворення пластикових відходів на міцні будівельні матеріали.

Компанія Atlas Building Composites, що виникла на базі Массачусетського технологічного інституту (MIT), використовує роботизоване виробництво з використанням штучного інтелекту для перетворення одноразового пластику в міцні будівельні матеріали. Компанія має на меті побудувати 1 мільярд будинків, водночас вирішуючи проблему забруднення пластиком шляхом переробки пляшок у будівельні матеріали.

Представляємо Perplexity: портативний комп'ютер на базі NVIDIA RTX для операційної системи Windows.

Компанія Perplexity представляє портативний комп'ютер для ПК з операційною системою Windows, що працює на графічних процесорах NVIDIA, що дозволяє локальну обробку конфіденційних даних та виконання багатоетапних завдань. Користувачі можуть безперешкодно інтегрувати локальний та хмарний штучний інтелект, спрощуючи складні завдання та підвищуючи продуктивність у різних галузях промисловості.

Обчислення коефіцієнта R-квадрат у C#: Простий посібник.

Моделі машинного навчання для регресії точно прогнозують значення, використовуючи такі метрики, як MSE, RMSE та R2. Mетрика R2 пояснює дисперсію без необхідності використання параметра близькості, але її інтерпретація може бути складною.

Спростіть процес отримання згоди OAuth для AI-агентів за допомогою AgentCore.

AgentCore Identity спрощує процес прив'язки сесій для AI-агентів, які отримують доступ до GitHub та Slack, оптимізуючи керування авторизацією OAuth. Портал Consent автоматизує аутентифікацію користувачів, підключення провайдерів і зберігання токенів, покращуючи досвід розробників за допомогою таких інструментів, як Kiro та Visual Studio Code.

Революція у сфері штучного інтелекту для забезпечення безпеки.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту розробили метод, за допомогою якого моделі генеративного штучного інтелекту можуть відповідати суворим вимогам без втрати якості. Цей простий у використанні метод покращує безпеку критично важливих застосувань, забезпечуючи незмінні обмеження для кінцевих результатів.

Оптимізуйте процес поповнення запасів за допомогою MMF, Databricks Genie та Amazon Quick.

Короткий огляд: Блог AWS про машинне навчання розповідає про те, як автоматизувати процес поповнення запасів у роздрібній торгівлі за допомогою базових моделей для прогнозування попиту. Рішення реалізується в чотири етапи на платформах Databricks та Amazon Quick, дозволяючи виявляти піки попиту, визначати постачальників і автоматично оформляти замовлення.

Прилад для порятунку життя, розроблений лабораторією Лінкольна, який отримав нагороди.

Система AI-GUIDE, розроблена лабораторією MIT Lincoln та медичною групою MGH, отримала нагороду FLC. Цей портативний пристрій покращує результати лікування як для військових медиків, так і для цивільних осіб, і має статус "Інноваційний медичний пристрій" від FDA.

Підвищення точності регресійних моделей за допомогою алгоритму "сліпого дерева" у C#.

Реалізація регресії з використанням градієнтного бустингу та алгоритму навчання "Blind Trees" не показала значного покращення порівняно зі стандартними підходами у прогнозуванні числових значень, незважаючи на потенційні переваги "Blind Trees" щодо швидкості та регуляризації. Експеримент підкреслює складність пояснення задач машинного навчання та важливість розуміння різних методів регресії в ц...

Підвищте швидкість роботи сервісу висновків SageMaker за допомогою маршрутизації з урахуванням префіксів.

Amazon SageMaker Inference представляє функцію маршрутизації з урахуванням префіксів для оптимізації обробки великих мовних моделей (LLM). Це дозволяє скоротити час до першого токена (TTFT) на 77% і збільшити пропускну здатність на 16%, а також покращує показники попадання в кеш KV з 25% до понад 80%.

Революція в базі знань Amazon Bedrock за допомогою Marengo 3.0.

Модель TwelveLabs Marengo Embed 3.0 тепер доступна у базах знань Amazon Bedrock для пошуку в текстовій формі за відео-, аудіо- та зображеннями. Marengo Embed 3.0 пропонує повністю керовану мультимодальну модель, що забезпечує безперебійний семантичний пошук.

ВАРДОГИ.

GeForce NOW представляє WARDOGS, оновлення Valheim 1.0 "Deep North" та Bus Simulator 27, пропонуючи найкращі ігри для ПК без обмежень апаратного забезпечення. Насолоджуйтеся високопродуктивною грою на різних пристроях без необхідності завантаження.

Метрика оцінювання продуктивності чат-бота.

Метрика оцінювання агента (AEM) дозволяє виявляти помилки в багатоетапних розмовах, що допомагає визначити першопричини. Комплексні показники не завжди дозволяють виявити ранні помилки, які можуть призвести до подальших проблем у ході розмови.

Отримайте цінну інформацію для покращення бізнесу за допомогою AvioBook та Amazon Bedrock.

Компанія AvioBook, що входить до групи Thales, революціонізує роботу авіакомпаній за допомогою рішення AvioBook Connect, яке скорочує час виконання робіт і дозволяє авіакомпаніям заощаджувати мільйони. Рішення AvioBook Connected Analytics використовує Amazon Bedrock AgentCore для надання інформації в режимі реального часу, перетворюючи дані на корисну інформацію для менеджерів та диспетчерів ав...